Simultane Störungsmethode für die Optimierung der Gewichte mehrerer Aufgaben beim One-Shot-Meta-Learning
In diesem Papier untersuchen wir die Modifikation einer Standard-Meta-Learning-Pipeline. Die vorgeschlagene Methode nutzt gleichzeitig Informationen aus mehreren Meta-Trainingsaufgaben in einer gemeinsamen Verlustfunktion.